什么是隱性的用戶訴求
你是一個用戶產(chǎn)品，日常的工作中，你需要定期關注用戶真實的反饋。
通常你遇到的問題分為三類：
- 第一類是來自小眾的技術流或者專業(yè)級資深用戶的建議，類似馮大輝老師吐槽微信公眾號改版不夠給力，可能是由于過于真實，部分聲音已經(jīng)被“消失”了。
- 第二類是來自普通用戶的尋求答案型的bug反饋，類似某個功能不可用如何解決、找不到各種入口之類。
- 第三類屬于無目的性的對話型表達。大多數(shù)公司其實缺少正常的和用戶對話溝通的渠道，很多用戶會把反饋到對話使用，或者是一個新的投訴渠道使用。
真正能帶來建設性意見的只有第一類，絕大多數(shù)的用戶反饋，并不是真正可以知道產(chǎn)品的洞察，或者真正的痛點。
因為99%的用戶，并不知道自己想要什么，或者即使知道自己想要什么，也不會準確表達“真正的需求”。
那么什么才是用戶真正的需求？
我們可以用黃金圈法則來“提煉”用戶的需求。
黃金圈法則是西蒙斯涅克在《從為什么開始》中提出的一種思維方法。他用三個同心圓來描述人的思維模式，黃金圈從外到內(nèi)依次是：做什么（what）、怎么做（how）以及為什么（why）。
- 做什么：我要從A達到B。A是這樣這樣，B是這樣這樣。
- 怎么做：我要A達到B，并且我知道A到B的路徑。
- 為什么：我為什么要從A到B，我得到B能獲得什么。
用戶通常的表達方式都是“從A到B”：我想要一個和某個APP一樣的功能。很多產(chǎn)品在工作中，其實也是這樣的思路：手淘有內(nèi)容，我們也要有內(nèi)容。想得更多的，會繼續(xù)考慮，怎么才能做成手淘那樣？我要引入內(nèi)容，要運營內(nèi)容。
但是這兩層，都沒有回答最核心的問題：為什么需要這個功能？這個功能對我有什么作用？那么，實現(xiàn)這個作用，是不是還有別的路徑呢？
如果沒有想清楚“為什么”這一層，只是單純的“補功能”，最終的結果只可能是一個平庸的產(chǎn)品。
數(shù)據(jù)冰山下的用戶全貌
在需求摸不準的情況下，很多人的思路會轉向“數(shù)據(jù)導向”。Data can talk. 但是更多情況下數(shù)據(jù)會掩蓋很多關鍵事實。
我們先來看這樣的場景：
產(chǎn)品新功能或者是新策略準備全量上線前，一般會通過AB測試來評估新功能或新策略的優(yōu)劣。具體做法就是從全量的流量中抽取出兩份小流量，分別走不同的分支，通過對比兩份流量下各個指標的差異，來判定新功能或新策略的優(yōu)劣。
那么，哪些因素會阻礙數(shù)據(jù)表達正確的事實呢？
第一，數(shù)據(jù)本身的均衡度
一般情況下，數(shù)據(jù)都會有一定的分布規(guī)律。比如，最常見的，正態(tài)分布。但是具體到不同的產(chǎn)品，分布的情況會有變化。在進行數(shù)據(jù)分析前，建議先了解考察目標的分布情況。假設你的用戶呈28分布，20%的用戶貢獻80%的KPI，那么，你設計新功能前，一定要預估新功能對核心用戶的影響。
假設有人說，新功能或新策略將某個數(shù)據(jù)指標提升了XX%。不要輕易下結論，不妨看看該指標原有的分布，以及小流量切分的策略。
第二，流量切分的隨機度與均勻度
在第一點中，我們提到了流量切分的策略，這也是產(chǎn)品經(jīng)理最容易遇到的陷阱。很多產(chǎn)品經(jīng)理會忽視這一點，或者會認為切流量是研發(fā)的工作，產(chǎn)品不需要參與。但是，產(chǎn)品數(shù)據(jù)表現(xiàn)不好，或者與產(chǎn)品預期相差過大，產(chǎn)品經(jīng)理一定脫不了干系。
我們先來科普下產(chǎn)品經(jīng)理需要知道的有關流量切分的技術知識。
- 小流量實驗即抽樣，是指按照某種隨機化方法，對線上的流量進行切分。
- 最簡單的切分策略是單層流量切分。流量切分需要按照一定的規(guī)則打散。比如，電商一般按照cookie打散，也可以按照用戶pin打散。
- 一般情況下，單層流量切分是不夠的。因為一段時間內(nèi)一個平臺一定會有多個實驗。單層流量切分的話，一個請求只能命中一種策略。為了解決多個實驗耦合的問題，可以采用多層流量切分的策略。
對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，了解流量切分策略的目的在于：
- 第一，認識到在切分的均勻度會影響最終的實驗結果；
- 第二，如果新舊方案的差距在極小范圍內(nèi)，這種情況下不能形成明顯的優(yōu)勢。對于結果要存疑。
第三，幸存者偏差
對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，能看到的用戶反饋主要來自于留存的用戶。但是比留存用戶更重要的是，流失的用戶。最怕的就是消費者用腳投票，產(chǎn)品怎么死的都不知道。
所以，加入上線了一個新功能或者新策略，相對指標提高了，但是絕對指標下降了，一定要逐層定位問題，引流渠道？轉化渠道？點擊率？轉化率？客單價？不能單獨指標判斷。
挖掘用戶的隱性需求
回到最初的問題上，表層分析+ 數(shù)據(jù)導向，本質(zhì)上是用有偏的數(shù)據(jù)來驗證表面的結論。所以，很多產(chǎn)品看上去一直有產(chǎn)出，一直在更新，但關鍵指標還是停滯不前，和競品亦步亦趨，差距也恒定不變。
因為再科學的平庸依然是平庸。
問題出在哪里？還是對用戶需求的挖掘不夠深入，沒有找到用戶的“隱性需求”。
舉個例子，某電商平臺提高免配送門檻之后，用戶各種投訴反饋，通常的做法是“解釋”：解釋為什么我們要提高配送門檻？——因為成本越來越高，我們要減少虧損。但是，用戶會理解公司的苦衷嗎？并不會。用戶關心的點是：無法買得劃算了，得想著湊單了。然后產(chǎn)品開始優(yōu)化湊單的功能去了。
但是因為高門檻而流失的用戶呢？你可以說，這不是平臺的核心用戶。平臺的核心用戶買的更多了，更滿意了。
電商行業(yè)因為高門檻流失的用戶，最終流向了更接地氣的拼多多，結果市場的故事變成了，那部分看起來忠實的用戶，其實并沒有那么buy in消費升級的故事。用戶的粘性，并不代表用戶對平臺的忠誠（這一點和品牌很不一樣），用戶沒有其他的更好的選擇，只能選擇你的時候，并不代表是你做得好。一旦市場上有更好更省的選擇，這部分用戶會被快速吃掉。
收斂到“用戶對高配送門檻的投訴”這個問題上，在這個點，用戶想要的是什么？這部分用戶有什么樣的顯著的特征?是否可以用別的產(chǎn)品形態(tài)或者功能來承接這部分用戶呢？
產(chǎn)品要有換位思考的思維和情景意識。試著把你想象成產(chǎn)品對面的那個用戶：他的畫像是什么？什么年齡？職業(yè)？城市？平均收入？生活模式？在這樣的語境下，他需要什么。試著畫一張“心圖”，盡量填充用戶的細節(jié)，越清楚的刻畫用戶，你才能知道用戶真正的訴求。
本文作者 @時雨
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